物流联盟企业合作决策的Fuzzy-ANP方法研究

1、物流联盟企业合作决策的fuzzy-anp方法研究物流联盟企业合作决策的fuzzy-anp方法研究崔小燕李旭宏 张永，等29物流联盟企业合作决策的fuzzy-anp方法研究崔小燕李旭宏张永毛海军(东南大学南京210096)摘要物流联盟企业合作决策是复杂的多指标综合评价问题利用网 络分析法(analyticnetworkprocess,anp)模型能充分考虑指标之间的相互影响与反馈, 以超级矩阵的形式来定量表示影响指标重要度大小的优点,同时考虑到人对影响因素间比较判 断的不精确性和模糊性，结合三角模糊数提出了基于模糊anp理论的物流联盟企业合作决策方 法文中为该决策问题建立了决策指标体系以及anp

2、模型，并结合算例证明了该方法的有效性.关键词物流联盟企业;合作决策;网络分析法(anp);三角模糊数;超级 矩阵中图法分类号:tp273.4文献标识码:a1物流联盟企业的合作决策方法2fuzzyanp原理 物流联盟企业合作决策是典型的多指标综合 评价问题现有对联盟组织合作决策问题的研究 多采用层次分析法(ahp),物元分析法,模糊多 属性评价方法，最优化算法，知识库法等实践证 明,在这些评价方法中,ahp以其相对简单且行 之有效的特点在研究中获得了广泛应用但ahp 方法独立性的假设与过度简化的层次可能误解问 题，且现实中此类决策问题往往无法以结构化层 次方式表示,因为它们上下层次间以及相同层次

3、 内元素间存在相互依存或反馈的关系，这种缺陷 降低了 ahp法评价的精确性文献13分别将 网络分析法(analyticnetworkprocess,anp)应 用于物流联盟盟员选择以及供应商选择的研究 中，并月.获得了良好的效果.anp能充分考虑不 同层次间的相互作用以及各层次内元素间的相互 影响,其模型并不要求像层次分析法那样有严格 的层次关系,具有较强的可拓展性4,是一种进行 多指标决策分析的有效工具，较之层次分析法在 应用于联盟的合作决策上具有更大的灵活性和精 确性.笔者考虑到人对合作决策指标量化判断时的 不确定性与模糊性,将三角模糊数引入网络分析法，构成模糊网络分析法(fuzzyanp

4、),采用fuzzy一anp对物流联盟企业的合作决策进行 分析.收稿口期:200708192.1ap2.1.1anp方法的基本理论anp由t.l.saaty教授于1996年提出，与ahp视各准则为独立不同,anp考虑了准则间 或替代方案间存在的非独立性以及反馈作用. 目的在于透过评价尺度得到并预测所有准则,目 标，方案间精确的内部关系,及其相互影响作用下 的各群组，元素的权重.saaty指出anp方法包括 两个部分：(1) 第1部分为控制层，是指准则与次准则之 间的网络关系，它影响着系统之间的内部关系.(2) 第2部分为网络层，是指元素与群组之间 的网络关系6典型的anp网络层次图如图1所示.图

5、1典型的anp网络层次图2.1.2anp方法的决策过程与运算anp法决策过程如下：第1阶段为准则间的比较，其过程为依次以各个评价元素为评价构面分别进行本群组内元素间重耍度以及其他相关群组元素间重要度的成对30交通与计算机2007年第5期第25卷总138期比较,成对比较矩阵的形式一般为a 一式中:a 一日,i,j:l,2,3,，计算每个成对比较矩阵的特征向量，将各成对比较矩阵的特征向量汇总于一个矩阵中，形成一个完整的综合矩阵,称为超级矩阵(supermatrix),形式为el2 -w11.w1.1c!lel1jiflcl；iw :1iez 一21ii 曼 l!ic?ii式中:c为第个群组emn为

6、在第个群组中第f叫1will个元素;w, 1;:1为第j个群组l1 wil,jj中元素与第i个群组中元素成对比较的特征向 量,如果第个群组对第i个群组没有影响，则w 第2阶段为超级矩阵的运算当超级矩阵的 列向量之和为1时，才符合随机原则未随机化的 超级矩阵称为未加权超级矩阵，将其乘以各群组 的权重，则正规化为加权超级矩阵，将加权矩阵多 次相乘之后,将会收敛至一固定值，即此时矩阵的 行向量相同，而列向量之和为1,则为极限超级矩 阵，从极限超级矩阵中可得各元素的相对权重. limw,其中w为已加权超级矩阵.2.2三角模糊数及其运算2.2.1三角模糊数的基本概念 定义1设mef(r)为一个模糊数.存

7、在.er,使得(z.)- 1;(2) 对任意 aeeo,l,a_z,2a是个闭区间这里f(r)为所有的模糊数集;r为实数集.定义2定义r上的模糊数为一个三角模 糊数，如果它的隶属函数m(z):r 一0,1,可表 示为i zgel,lz z一 1 一 zeem,i 一一一10其他式中:z,分别为所支撑的上界和下界,zss;为的中值，则称为三角模糊数三角模糊数可记为(z,),集合zeriz中的 元素为的支撑，当z 一时，不再是一个 模糊数，如图2所示.pm(x)1jx图2三角模糊数的表示方法2.2.2基于三角模糊数的anp方法拓展设2个三角模糊数为和,=(厶”),m2 (z,),它们的运算规则如下

8、(zl 丄 l)0(z2,2,2)(z1+z2,1+2,1+2)(1)(zl,l,l)o(z2,2,2)=(z1z2,12,12)(2)(,)0心1丄1)一(1饷1,1)&gt；o,er (3)(zl,l,l)=(l/l,l/ml,l/zl)(4)计算模糊综合程度值.设x 一z,z，z是一个对象集,u ,是一个冃标集，则第i个对象满足个目标所需的程度值为ml.,崛，那么厂权重 和”型的模糊综合程度值为s=e°ee 崛i 1，2，.,=1=1j=1三角模糊数的相关定理.1)设 ml 一(z1,1,1),m2 (z2,2,2)是 2 个三角模糊数，则n的可能性程度为v(m1,m2

9、)101>2l<2,l>z2其他崔小燕李旭宏物流联盟企业合作决策的fuzzyanp方法研究 张永，等2)三角模糊数大于是个三角模糊数mi(- 1,2,，志)的可能性程度被定义为(7)假定:d() minv(>)(8)权重向量则为w (),d(2),.,d()(9)将其经过归一化后可得w (),d(a2),d(a)(10)2.3基于三角模糊数的模糊网络分析法(fuzzyanp)的主要步骤(1) 根据问题的总体目标，建立anp模型.(2) 构造用三角模糊数构成的各决策准则间模糊成对比较矩阵，分别计算其权重向量.(3) 构造用三角模糊数构成的决策指标间模糊成对比较矩阵

10、，分别计算其权重向量.(4) 超级矩阵的整合与计算.(5) 指标相对重要度权重总排序.3算例分析以某从事快运业务为主的物流联盟企业为例该联盟企业为了满足其市场拓展，提高信息化 水平与服务能力的需要，并考虑到维持联盟的稳 定性，降低联盟合作运营的风险，需对一批候选合 作成员企业或挂靠企业进行考核,以最终作出决 策因此，将该合作决策准则主要定为技术服务 (),市场拓展(m),合作风险(r)以及信息与共 享()等.3评价指标体系的anp模型各决策准则下又包含了若干评价指标，共同组成合作决策指标体系.笔者借助anp模型来反 映这些评价指标间相互关联与影响的关系，如图3 所示.3.2构建决策准则间的模糊

11、成对比较矩阵采用模糊语意变量尺度来描述各准则间成对 比较吋的相对重要度，具体如图4所示分别以各 个评价准则为评估构面，建立决策准则间的模糊 成对比较矩阵以"技术服务"决策准则为评估构 面,该评估构面下各准则间成对比较矩阵如表1 所列.由公式(5)计算每个准则同其他准则相比较的综合重要程度值：s d工刃一，信息化水平与资源共享，信息化装备水平信息技术应用水平 厶信息资源共享程度()1r合作风险r.历史信誉度r2合作次数r财务运作状况r.赔付能力r5赔付率市场拓展业务开拓能力m2经营者管理水平市场对服务的需求度肘服务成本价格m5技术服务互补性技术服务，服务设施标准化2服务准确率

12、服务柔性顾客满意度图3决策指标体系的anp模型1/213/225/237/2图4相对重要度的语义尺度表1技术服务评估构面下各评价准则间模糊成对比较矩阵(0213,0.359,0.603)s (0.084,0.112,0.164)s(0.081,006,0.146)s (0.236,0.423,0.713)由公式(6)计算某个三角模糊数大于其他模糊数可能性程度.一 1；v(sns) 0;一 1；v(s>s)旱 0;(>)0.852;v(s>s) 1;v(s2s,) 1;v(s>s)- 0.899;v(s>s)- 0;v(s>s)- 1;v(sns) 1 ;v(

13、s,2s) 0.由公式(7)计算出各评价准则重要于其他准则的可能性程度.()一 min(s> ) 0.852;()min(s>sss) 0;()一 min(s>ss.s) 0;32交通与计算机2007年笫5期笫25卷总138期d(s) min(snss,s) 1由此,ws=(0.852,0,0,1),归一化后为:ws(0.461,0,0,0.540).同理可得到以其他准则为评估构面时各准则的相对重要度为w,:(0540,0297,0,00163)wm 一(0.264,0.488,0.085,0.163)wr 一(0.293,085,0.415,0.107)将其整合为评价准则间

14、影响权重矩阵如下.w=5400.2640.2930.4602970.4880850.0000000.0850.4150.0001630.1630.1070.540每行(列)分别为,m,r和s准则间的影响.3.3构建评价指标间的模糊成对比较矩阵d(ssm.) 0.686,d(ssm)=l.w.m 一(0.356,0,0.611,0.686,1)归一化后得wsm 一(034,0,0.230,0.259,0.3773.4超级矩阵的整合与运算将各个评价指标模糊成对比较矩阵的权重向量整合在一起便构成了未加权超级矩阵，如表35所列.据以上极限超级矩阵的运算结果，决策指标“顾客满意度丁服务柔性丁市场对服务的

15、需求度”以及”信息资源共享程度”的权重系数最高，这是物流联盟企业进行合作决策的关键性影响因素，并根据各个决策指标的相对权重系数进行综合评分.构建评价指标群组间兀素的模糊成对比较矩4结论阵与构建决策准则间的模糊成对比较矩阵类似.以”服务柔性”评价指标为评估构面为例，与之关提出的模糊网络分析法能充分反映物流联盟联的群组为'，市场拓展,，群组各评价指标问模糊成企业合作决策指 标体系间相互关联与反馈的关对比较矩阵如表2所列.系，并通过三角模糊数修正了对指标比较判 断的按上述计算可得:sm.(0.076,0.155,不确定性与不精确性，是物流联 盟企业进行合作0.341);sm (0.09&am

16、p;0322,0.465);s.m 决策分析的一种有效工具考虑到模糊数具有多(0.109,0.23,0.517);s.m.(0.216,00,种形式，将其他形式的模糊数引入该方法并考虑置0.682).(s) 035,(s) 0.686,信度对模糊评判的影响,将是进一步研 究的方向.表2”服务柔性，评估构面下”市场拓展，群缉内各相美评价指标模糊 成对比轮矩阵o.00000.00000.33330.75000.00000.66670.25001.00000.00000.10590.29260.14440.28290.00000.31650.44760.41550.24510.16360.10700

17、.06650.00000.18490.22750.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.14490.00000.00000.14490.19580.16340.35500.49340.53960.35500.31080.29700.00000.396000.00000.396000.00000,208000.00000.000000.00000.000001.00001.000000.00000.000000.00000.000000.00000.274

18、300.00000.088900.00000.210900.00000.095400.00000.277200.00000.160100.00000.46730238513656250666700000000333300000000000000000000000000000000000000000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00001.00000.19600.66670.00000.40200.00000.00000.40200.33330.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.

19、00000.00000.00000.00001.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.25110.00000.00000.49780.00001.00000.25111.00000.00000.00000,00000.00000.00000.00001.00000,00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.33330.00000.00001.00000.66670.00000.00000,00000.00000.

20、00000.00000.00000.25000.00000.00000.00000.00000.00000.00000,75000.00000.00000.00000.00000.75000.00000.00000.25000,00000,00000.00000.00000.00000.25300.50000,00000.00000.00000.00000.00000.66670.00000.00000.00000.33330.49400.00000.00000.16920.00000.00000,66670,38750.00000,00000.00000.44330.00000.00000.

21、33330.00000.00000.00000.00000.00000.00000,00000.00000,33330.00000.00000.66670.00000.25000.13400.00000.75000.00000.00000.00000.23000.80000.00000,25900,20000.00000,37700,00 00o.1634o.ooooo.oooo0.16340.00000.0000o.3952o.ooooo.oooo0.27800.00000.00000.00000.00000,00000,00000.00000,5584o.ooooo.ooooo.31961

22、.00001.00000.0000巾几凡肌髓如女口心如& amp;物流联盟企业合作决策的fuzzyanp方法研究崔小燕李旭宏张永，等33j10.00000.00000.18000.00000.10500.08380.00000.00000.00000.00000.09800.00000.00000,46000.00000.00000.0000120.40500.00000.36000.00000.10500.04790.00000.00000.00000.00000.19500.00000.00000.00000.00000.15300.0000j30.13500.54000.0000

23、0.00000.05500.21940.00000.00000.35950.00000.00000.00000.00000.00000.00000.30700.0000ma0.03100.08700.04300.00000.00000.43220.14750.49920.00000.00000.04600.00000.00000.00000.00000.00000.0000m20.08400.00000.09400.00000.00000.00000.30110.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000m30.1320

24、0.12300.07201.00000.48800.00000.30110.25040.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000 lf?0.04900.03200.02000.00000.00000.21680.00000.00000.00000.00000.13900.00000.00000.00000.00000.00000.0000 lfs0.00000.05500.06800.00000.00000,00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00

25、000.0000尺10.00000.00000.00000.00000.02300.00000.00000.00000.00001.00000.00000.25300.50000.00000.00000.00000.0000r20.00000.00000.00000.00000.01600.00000.00000.00000.50920.00000.00000.25300.50000.00000.00000.00000.0000r30.00000.00000.00000.00000.02000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00

26、000.00000.00000.0000r40.00000.00000.00000.00000.00800.00000.00000.00000.00000.00000.27700.00000.00000.00000.00000.00000.0000r50.00000.00000.00000.00000.01800.00000.00000.00000.00000.00000.13800.49400.00000.00000.00000.00000.0000sa0.02400.00000.00000.00000.01500.00000.00000.00000.00000.00000.01800.00

27、000.00000.36000.00000.00000.1222s20.02400.03200.02700.00000.04500.00000.00000.06300.00000.00000.04200.00000.00000.00000.00000.00000.5574s30.05800.08000.08800.00000.02600.00000.00000.12440.00000.00000.04700.00000.00000.18000.00000.00000.3204s7o.o58oo.o5100.04800.00000.07600.00000.25040.06300.13130.00

28、000.00000.00000.00000.00001.00000.54000.0000j10.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.05320.0532120.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.08640.0864j30.11510.11510.11510.11510.11510.11510.11510.11

29、510.11510.11510.11510.11510.11510.11510.11510.11510.1151jlfl0.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.08670.0867jlf20.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.02680.0268jlf30.14030.14030.14030.14030.14

30、030.14030.14030.14030.14030.14030.14030.14030.14030.14030.14030.14030.1403jlf?0.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.03820.0382j1 fso.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.01260.012610.00400.0040

31、0.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.00400.0040尺20.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.00290.0029尺30.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.0005凡0

32、.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.0004尺50.00070.00070.00070.00070.00070.00070.00070.00070.00070.00070.0 0070.00070.00070.00070.00070.00070.0007s10.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.03870.

33、03870.0387s20.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.11450.1145s30.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.08990.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18900.18

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